Duke University

DevOps, DataOps, MLOps

Noah Gift
Alfredo Deza

Instructeurs : Noah Gift

22 977 déjà inscrits

Inclus dans le siteCoursera Plus

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4.2

(118 avis)

niveau Avancées

Expérience recommandée

Planning flexible
Env. 44 heures
Apprenez à votre propre rythme
93%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Construire des pipelines d'opérations en utilisant DevOps, DataOps et MLOps

  • Expliquer les principes et les pratiques des MLOps (gestion des données, formation et développement de modèles, intégration et livraison continues, etc.)

  • Construire et déployer des modèles d'apprentissage automatique dans un environnement de production en utilisant les outils et les plateformes MLOps.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Bibliothèques Python
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Devops
  • Catégorie : Programmation en rouille

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Évaluations

13 devoirs

Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation MLOps | Machine Learning Operations
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Il y a 5 modules dans ce cours

Dans ce module, vous apprendrez à appliquer les compétences fondamentales en MLOps pour construire des solutions d'apprentissage automatique et à l'appliquer en construisant des microservices en Python.

Inclus

22 vidéos10 lectures4 devoirs2 sujets de discussion1 laboratoire non noté

Dans ce module, vous apprendrez à appliquer des compétences essentielles en mathématiques et en science des données pour les MLOps et à les mettre en pratique en construisant des simulations.

Inclus

5 vidéos9 lectures3 devoirs3 laboratoires non notés

Dans ce module, vous apprendrez à construire des pipelines d'opérations et à appliquer ces compétences en construisant des solutions pour des modèles de visages étreints pré-entraînés.

Inclus

20 vidéos9 lectures1 devoir2 laboratoires non notés

Dans ce module, vous apprendrez à construire des solutions MLOps et IA de bout en bout et à l'appliquer en construisant des solutions avec des modèles pré-entraînés d'OpenAI tout en bénéficiant de l'utilisation d'outils de Programmation par les pairs en IA comme GitHub Copilot.

Inclus

12 vidéos9 lectures1 devoir2 laboratoires non notés

Dans ce module, vous apprendrez à passer de Python à Rust, un langage de programmation de systèmes puissant et efficace. Ce module couvrira diverses applications pratiques de Rust, telles que des solutions CLI, Web et MLOps, ainsi que des solutions de cloud computing pour AWS, GCP et Azure. Vous apprendrez également à construire des solutions Rust pour Kubernetes, Docker, Serverless, l'ingénierie des données, la Science des données et les opérations d'Apprentissage automatique (MLOps). À la fin de ce module, vous aurez une solide compréhension de la syntaxe et des fonctionnalités clés de Rust, et serez en mesure d'exploiter Rust pour les tâches d'apprentissage automatique accélérées par le GPU.

Inclus

25 vidéos11 lectures4 devoirs3 laboratoires non notés

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.3 (43 évaluations)
Noah Gift
Duke University
40 Cours139 388 apprenants
Alfredo Deza
Duke University
29 Cours100 135 apprenants

Offert par

Duke University

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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  • 2 stars

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ND
5

Révisé le 21 août 2024

RR
5

Révisé le 24 juin 2024

RV
5

Révisé le 23 juin 2024

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